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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118587532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410861178.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法及装置是由周郭许;王晋鑫设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法及装置，包括根据模型参数训练轨迹构建动态低维子空间，采用深度神经网络模型和预置最小化损失函数根据对抗图像训练集，确定模型梯度；对第二中间深度神经网络模型进行更新，确定第三中间深度神经网络模型和对应的第三中间模型参数，并实时统计当前子空间更新时刻；若当前子空间更新时刻符合预置子空间更新条件，则采用第三中间模型参数对动态低维子空间进行更新，确定新的动态低维子空间；根据新的动态低维子空间进行模型训练，确定目标深度神经网络模型；解决了现有的基于对抗样本的模型训练方法导致模型的鲁棒性较差的技术问题。

本发明授权一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态低维子空间的模型对抗训练方法，其特征在于，包括： 获取对抗图像训练集，并将所述对抗图像训练集输入至预置深度神经网络模型进行常规对抗训练，确定模型参数训练轨迹和第一中间深度神经网络模型； 根据所述模型参数训练轨迹构建动态低维子空间，并对所述第一中间深度神经网络模型的模型参数进行回溯，确定第二中间深度神经网络模型； 采用所述第二中间深度神经网络模型和预置最小化损失函数根据所述对抗图像训练集，确定模型梯度； 采用所述模型梯度和所述动态低维子空间对所述第二中间深度神经网络模型进行更新，确定第三中间深度神经网络模型和对应的第三中间模型参数，并实时统计当前子空间更新时刻； 判断所述当前子空间更新时刻是否符合预置子空间更新条件； 若所述当前子空间更新时刻符合所述预置子空间更新条件，则采用所述第三中间模型参数对所述动态低维子空间进行更新，确定新的动态低维子空间； 采用所述新的动态低维子空间和所述对抗图像训练集对所述第三中间深度神经网络模型进行模型训练，确定目标深度神经网络模型。

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